Modelo predictivo de infecciones bacterianas severas entre infantes menores a 3 meses de edad.

Un grupo investigador del Hospital de Niños de Boston, EE.UU., desarrolló un modelo  basado en datos para predecir infecciones bacterianas severas (SBI) entre infantes febriles menores a 3 meses de edad.

Todos los infantes de < 90 días de edad con una temperatura de  38.0°C  que asistieron  al departamento de emergencia (ED) del mencionado nosocomio fueron retrospectivamente identificados. Los investigadores definieron SBI como un cultivo positivo de orina, sangre o fluido cerobroespinal. 

De 5279 infantes febriles estudiados, SBI fue diagnosticada en 373 pacientes (7%): 316 infecciones del tracto urinario (UTIs), 17 meningitis, y 59 bacteremia (8 con meningitis y 11 con UTIs). El modelo empleó secuencialmente 4 parámetros clínicos para definir a pacientes de alto riesgo: UA positivo, conteo de WBC ³ 20 000/mm3 or £4100/mm3, temperatura ³ 39.6°C, y edad <13 días. La sensibilidad del modelo para SBI es del 82% (95% intervalo de confianza [CI]: 78%-86%) y el valor predictivo negativo es del 98.3% (95% CI: 97.8%-98.7%). El valor predictivo negativo para bacteremia o meningitis es del 99.6% (95% CI: 99.4%-99.8%). El riesgo relativo entre los grupos de alto y bajo riesgo es del 12.1 (95% CI: 9.3-15.6). Finalmente, 66 pacientes con SBI (18%) fueron clasificados erróneamente dentro del grupo de más bajo riesgo: 51 UTIs, 14 con bacteremia, y 1 con meningitis.
 
A partir de los datos relevados, los investigadores concluyeron que el análisis de 3 decisiones que utiliza variables clínicas comunes puede predecir razonablemente infantes febriles con alto riesgo de SBI. Por su parte, el uso secuencial del UA, el conteo de WBC, la temperatura, y la edad pueden identificar infantes que se encuentran en alto riesgo de SBI con un riesgo relativo de 12.1 comparados con los infantes de más bajo riesgo.